Python-разработчик

Стек технологий (основной):

• Язык: Python 3.10+

• Фреймворк: Django / DRF (или FastAPI)

• Базы данных: PostgreSQL (основная), Redis (кеширование/брокер)

• Векторные БД: Pinecone / Weaviate / Milvus / Qdrant (опыт хотя бы с одной)

• Инфраструктура: Docker, Docker Compose, CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI)

• Инструменты: Git, Linux, базовое администрирование

Общие компетенции:

• Опыт коммерческой разработки от 0,5 года.

• Уверенное владение ООП, паттернами проектирования, принципами SOLID.

Технические навыки:

• Написание чистого, тестируемого кода с типизацией (mypy).

• Проектирование реляционных схем, написание оптимизированных SQL‑запросов (индексы, explain).

• Разработка и интеграция REST API (OpenAPI/Swagger).

• Настройка очередей (Celery/Redis) для асинхронных задач.

• Написание модульных и интеграционных тестов (pytest).

• Опыт работы с векторными БД и построением RAG-систем:

  • индексация и поиск по векторным эмбеддингам (ближайшие соседи, метрики схожести);

  • построение пайплайнов для извлечения, chunking, генерации эмбеддингов (OpenAI/Cohere/HuggingFace и др.);

  • интеграция векторного хранилища с LLM для контекстного дополнения (RAG);

  • настройка гибридного поиска (векторный + ключевой) и ранжирования.

• Эффективное использование AI‑инструментов в IDE (автодополнение, генерация шаблонов, рефакторинг) с критической оценкой сгенерированного кода.

Задачи и зона ответственности:

• Разработка нового функционала и доработка существующих модулей продукта.

• Участие в code review (включая проверку AI‑сгенерированного кода).

• Локализация и исправление критических багов на боевых средах.

• Декомпозиция задач, взаимодействие с аналитиками для уточнения требований.

• Оптимизация производительности (запросы к БД, кэширование, векторный поиск).

Будет плюсом:

• Опыт разработки на .NET (C#, ASP.NET Core).

• Опыт с облачными платформами (AWS/Azure/GCP) и оркестрацией (Kubernetes).

• Участие в проектировании архитектуры с нуля (включая выбор векторной БД и стратегии RAG).

• Навыки написания технической документации (ADR, схемы потоков данных).

• Умение формулировать чёткие промпты для AI‑генерации сложных сценариев (тесты, миграции, ETL-пайплайны).

Личные качества:

• Самостоятельное ведение задач от постановки до релиза.

• Критическое мышление и внимание к деталям (особенно при работе с AI и векторными данными).